AIを応用した遭難者捜索システム「SOVLIT-iSAR」――捜索範囲を最大25分の1に縮小可能

• Tweet
• 

솔빛시스템/YouTube

韓国のSolvit Systemは2024年12月9日、遭難者救助の捜索範囲を最大で25分の1に縮小する、AIを利用した捜索システム「SOVLIT-iSAR」を発表した。同技術は、携帯電話の電波が届かない砂漠、国立公園などの「救援デッドゾーン」と呼ばれる場所での救助活動を支援する。

SOVLIT-iSARは救助対象者の携帯電話電波を利用し、GPSやBluetooth信号を必要としない。電波の届かない「シャドウエリア」での優先探索エリアを大幅に削減し、救援の成功率が高いゴールデンタイムを確保し、救助活動の人員とコストを節約できる。

システムのキーは、捜索範囲を絞り込む手順だ。最初に、遭難者の携帯電話が最後に接続されたセクターの無線品質を基にカバレッジ分析を行う。これにより、電波の届かないシャドウエリアと、LPS（Last Point of Signal：最後の信号地点）を含む領域を識別する。

次に、「隣接セルカバレッジによるシャドウエリア除去」という技術で、救助対象者が存在しそうなシャドウエリアを絞り込む。

最後に、対象者個人の特性（年齢、性別、健康状態、経験）や環境要因（傾斜度、道幅、天候条件）を考慮し、平均移動速度を反映した経過時間に応じて、移動拡散モデルにより、シャドウエリアを優先探索エリア（最大25分の1）にさらに縮小する。

さらに、モンテカルロ法による位置推定と移動モデルで、その人が接続していたセルの信号を時系列推定し、最後の信号ポイント領域をさらに絞る。捜索範囲の分析は、無線の専門家による手動分析では約3時間かかるが、このフレームワークは10分以内に完了する。

関連情報

iSAR